基于消费画像的全屋家具市场适配建模方法及系统与流程

本发明属于全屋家具市场适配建模，尤其涉及基于消费画像的全屋家具市场适配建模方法及系统。

背景技术：

1、当前全屋家具智能搭配行业普遍采用单品相似度匹配逻辑开展方案生成，仅依托关键词浅层识别用户显性需求，无法挖掘文本中隐含的居住功能、审美倾向等隐性诉求，同时缺少统一标准化的家居知识语义体系，人工搭配经验难以转化为机器可计算的量化规则，模型仅能孤立评判单款家具适配度，忽略全屋空间、风格、功能的整体协同关系，极易出现单品匹配度高但全屋布局干涉、风格割裂、功能缺失的失衡方案；传统评价体系将居住功能与美学体验设置固定打分权重，无法根据户型局促程度、功能冗余状态动态调节二者占比，要么过度压缩美学维度牺牲搭配质感，要么片面追求视觉效果导致空间动线、收纳等刚需功能无法落地，适配评价逻辑僵化，难以兼顾实用性与美观性的双向平衡。

2、现有智能适配模型生成方案时缺少合规兜底约束机制，训练阶段未嵌入空间、功能、美学多层正则限制，推理过程无可控差异化扰动手段，输出方案同质化严重，仅能提供单一最优组合供用户选择；同时户型、用户需求、家具产品三类异构数据缺乏统一结构化表征手段，数据维度割裂、量纲不统一，无法实现多域特征深度交联联动，方案迭代缺少全局损失闭环修正机制，难以批量生成兼顾空间合规、功能完整、风格统一且各具差异化的成套家具方案，整体适配建模存在需求解析浅层、评价机制固化、方案生成单一、多域数据无法协同运算多重技术缺陷。

技术实现思路

1、鉴于上述提及的问题，结合本发明的第一方面，本发明实施例提供一种基于消费画像的全屋家具市场适配建模方法，所述方法包括：

2、通过对全屋家具成套适配的视觉、空间、功能多维度隐性设计规则进行标准化、参数化与结构化量化建模，将不可计算的人工搭配经验转化为维度统一的成套约束向量空间，构建以全屋整体适配优先级高于单品匹配的层级优化约束逻辑；

3、基于用户全屋整体需求构建空间家具拓扑组合架构，确立各功能空间的家具配置基准与适配边界，以全屋整体协同最优为优化目标替代传统单品最优匹配逻辑，通过全局冲突校验、回退迭代修正机制；

4、对用户需求、户型空间、产品资源三类异构数据进行统一结构化解耦与特征建模，完成用户多维需求特征、户型物理约束特征、家具产品适配特征的标准化、可计算量化表征；

5、建立多域特征双向交联融合与动态约束调控机制，以户型空间硬约束贯穿方案生成全流程，实现需求偏好与空间场景的自适应匹配；

6、构建家居领域功能知识图谱与语义映射本体，完成用户自然语言隐性功能需求的结构化、可计算转化，建立美学体验与居住功能双向制衡、协同优化的双驱动适配评分体系；

7、构建训练正则约束与推理可控扰动相结合的多方案生成机制，在保证全屋适配整体合规性与偏好匹配的基础上，完成适配方案的可控差异化生成。

8、再一方面，本发明实施例还提供一种基于消费画像的全屋家具市场适配建模系统，其特征在于，包括：

9、处理器；机器可读存储介质，用于存储所述处理器的机器可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述机器可执行指令来执行上述的基于消费画像的全屋家具市场适配建模方法。

10、再一方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括机器可执行指令，所述机器可执行指令存储在计算机可读存储介质中，计算机设备的处理器从所述计算机可读存储介质读取所述机器可执行指令，所述处理器执行所述机器可执行指令，使得所述计算机设备执行上述的基于消费画像的全屋家具市场适配建模方法。

11、基于以上方面，构建标准化家居本体与全屋知识图谱，依托语义推理完整挖掘用户显性、隐性居住诉求，将人工搭配经验转化为统一约束向量空间与全局协同损失函数，通过双层级约束运算确立全屋适配优先级高于单品匹配的底层逻辑，搭配功能、美学动态制衡双驱动评分机制，可依据户型约束强度自适应调整评价权重，同时设置双向保底阈值规避单边最优缺陷，有效解决传统方案重单品、轻全局、评价权重僵化、隐性需求识别缺失的问题，大幅提升全屋方案空间合规性、功能完整性与视觉统一性，实现居住实用性与空间美学的动态均衡量化评估。

12、本发明引入训练正则约束结合推理可控扰动的多方案生成架构，完成用户、户型、产品三类异构数据维度对齐与深度融合，搭配全局冲突复检、定向替换迭代闭环，既能依托多层正则规则从源头拦截违规搭配，又可在合规范围内生成多套差异化成套方案，兼顾方案落地可靠性与选择多样性，突破传统模型输出单一、同质化严重、多域数据无法协同运算的瓶颈，整套建模流程可量化、可迭代、可自动优化，显著降低人工设计介入成本，适配各类户型与差异化用户画像，为全屋家具智能成套搭配提供标准化、全链路、高适配的自动化技术支撑。

1.基于消费画像的全屋家具市场适配建模方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于消费画像的全屋家具市场适配建模方法，其特征在于：所述通过对全屋家具成套适配的视觉、空间、功能多维度隐性设计规则进行标准化、参数化与结构化量化建模，将不可计算的人工搭配经验转化为维度统一的成套约束向量空间，构建以全屋整体适配优先级高于单品匹配的层级优化约束逻辑，包括：

3.根据权利要求2所述的基于消费画像的全屋家具市场适配建模方法，其特征在于：所述基于成型的全屋成套约束向量空间重构家具适配优化逻辑，构建层级化约束优化机制，包括：

4.根据权利要求1所述的基于消费画像的全屋家具市场适配建模方法，其特征在于：所述基于用户全屋整体需求构建空间家具拓扑组合架构，确立各功能空间的家具配置基准与适配边界，以全屋整体协同最优为优化目标替代传统单品最优匹配逻辑，通过全局冲突校验、回退迭代修正机制，包括：

5.根据权利要求4所述的基于消费画像的全屋家具市场适配建模方法，其特征在于：所述重构适配算法的优化目标函数，构建包含全屋风格一致性损失、色彩材质适配损失、空间尺寸干涉损失、动线遮挡损失、功能配套缺失损失的全屋成套协同综合损失函数，对拓扑架构内所有家具节点进行联合遍历打分，对整套方案的多维度协同偏差进行加权融合计算，以全屋整体协同损失最小化为唯一优化目标，包括：

6.根据权利要求1所述的基于消费画像的全屋家具市场适配建模方法，其特征在于：所述对用户需求、户型空间、产品资源三类异构数据进行统一结构化解耦与特征建模，完成用户多维需求特征、户型物理约束特征、家具产品适配特征的标准化、可计算量化表征，包括：

7.根据权利要求1所述的基于消费画像的全屋家具市场适配建模方法，其特征在于：所述建立多域特征双向交联融合与动态约束调控机制，以户型空间硬约束贯穿方案生成全流程，实现需求偏好与空间场景的自适应匹配，包括：

8.根据权利要求1所述的基于消费画像的全屋家具市场适配建模方法，其特征在于：所述构建家居领域功能知识图谱与语义映射本体，完成用户自然语言隐性功能需求的结构化、可计算转化，建立美学体验与居住功能双向制衡、协同优化的双驱动适配评分体系，包括：

9.根据权利要求8所述的基于消费画像的全屋家具市场适配建模方法，其特征在于：所述构建功能与美学双向制衡的双驱动动态评分适配机制，依据户型空间约束强度与功能适配冗余状态自适应调控双维度评价权重，包括：

10.一种基于消费画像的全屋家具市场适配建模系统，其特征在于，包括：